泰坦尼克号乘客生存预测数据集TitanicPassengerSurvivalPredictionDataset-wilily
数据来源：互联网公开数据
标签：泰坦尼克号, 生存预测, 乘客数据, 数据分析, 机器学习, 乘客信息, 灾难事件, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自泰坦尼克号乘客的详细信息，记录了乘客的个人特征以及是否在海难中幸存。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间为1912年泰坦尼克号沉没事件期间。
地理范围： 数据涵盖了泰坦尼克号上的乘客，主要涉及大西洋航线。
数据维度： 数据集包括乘客的乘客ID（PassengerId）、船票等级（Pclass）、性别（Sex）、年龄（Age）、兄弟姐妹配偶数量（SibSp）、父母子女数量（Parch）、船票编号（Ticket）、船票价格（Fare）、船舱号（Cabin）和登船港口（Embarked）等字段。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和gender_submission.csv（提交文件示例），便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于Kaggle等数据科学平台，通常用于教学和竞赛，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于探索乘客生存概率的影响因素，以及进行生存预测模型构建。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于历史事件分析、社会学研究，以及探索影响生存的关键因素。
行业应用： 可以为保险行业、灾难应对策略提供数据参考，用于风险评估和救援资源分配。
决策支持： 支持在紧急情况下，基于乘客特征进行生存概率评估，辅助决策制定。
教育和培训： 作为数据科学、机器学习课程的经典案例，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索乘客的个人特征与其在灾难中的生存概率之间的关系，从而构建预测模型，并深入理解影响生存的关键因素。
